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예비 수학 교사교육 = 교사교육 프로그램과 과제
Mathematics curriculum in school education
APOS Theory : A Framework for Research and Curriculum Development in Mathematics Education
인공지능과 함께하는 미래교실 : 현직 초중고 선생님들의 AI 활용 수업 레시피
Learning analytics in the classroom : translating learning analytics research for teachers
Lesson Planning for Primary School Teachers.
Research on Reasoning with Data and Statistical Thinking: International Perspectives
수학과 교육 내용 개선 방안 연구 : '이산수학', '확률과 통계' 영역을 중심으로
Elementary mathematics curriculum materials : designs for student learning and teacher enactment
The development of elementary mathematical concepts in preschool children
Lesson play in mathematics education : a tool for research and professional development
You're the professor, what next? : ideas and resources for preparing college teachers
초등교사 교육을 위한 수학교육 프로그램 확산 연구
Participants in mathematics teacher education
Preparing to teach mathematics with technology : an integrated approach to data analysis and probability
Mathematics in preschool : an aid for the preschool educator
Research for Educational Change.
Researching mathematics classrooms : a critical examination of methodology
디지털 시대의 수학교사
수학교육론 = 예비 수학선생님들을 위한 수학교육의 상비약
방정숙 · 2011
한국초등수학교육학회지
김한솔, 양일호 · 2025
초등과학교육
Macarena Valenzuela-Molina; Lylian-Iris González-Plate; Jocelyn-Lysette Portugal-Villar; Elisabeth Ramos-Rodríguez · 2018
Revista Iberoamericana de Educación Superior
방정숙 · 2011
한국초등수학교육학회지
방정숙 · 2007
수학교육
이지은, Woong Lim, 김희정 · 2016
초등수학교육
전선 / 학사
중.고등학교 수학교육 과정과 수학사를 기반으로 수학 교수-학습 이론과 그 적용을 다룬다.전선 / 대학원
초,중,고등학교 수학교육과정을 비교 분석 개발하고, 그 수학교육학적 배경 및 관련된 주제에 대하여 탐구한다.전선 / 학사
이 강의는 인공지능 시대의 도래와 디지털 대전환의 흐름에 따라 중요성이 더욱 커진 수학적 역량 기반의 융합 수업을 설계하는 전문성을 개발하는 데 목표를 둔다. 수강생들은 모둠을 이루어 수학 교수학습을 위한 탐구형 소프트웨어, 인공지능 기술 등의 테크놀로지 통합 환경의 종류와 특성을 조사 및 체험하면서 수학적 역량 기반 융합 수업 설계 방향과 절차를 도출한다. 모둠별로 도출한 방향과 절차에 따라 수업을 설계하되 문제 생성, 하위 과제 구현, 프로젝트 제안의 세 활동은 공통으로 진행한다. 구체적으로, 중등 수학으로 해결할 수 있는 실생활 및 타 분야의 문제를 생성하고, 이를 하위 과제로 구현하여 중등 학생에게 제공할 모둠 프로젝트를 설계하며, 토론 및 건설적인 비판을 바탕으로 개선한다. 이로부터 중등 수학교육의 다양한 상황에 적합한 수학적 역량 기반의 융합 수업을 설계할 수 있는 역량을 기른다.전필 / 대학원
인공지능(AI) 기반 교육을 현장에서 적용하기 위해선, AI융합전공 수강생들은 인공지능(AI)을 교과 수업 상황에 융합하여, 수업을 설계하고 실행할 수 있는 역량이 요구된다. 이 강의는 AI융합전공 수강생들이 인공지능(AI) 자체에 대한 수업과, 인공지능(AI) 학습도구를 활용한 인공지능(AI)-교과 융합수업을 설계하고, 실행할 수 있는 역량을 갖추는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 AI융합전공 수강생들은 먼저, 인공지능(AI) 자체에 대한 수업 설계 역량을 기른다. 그리고 실제적이고 집중적인 교육을 통해, 이 교과목은 수강생들의 인공지능 교과 융합 수업을 설계하고 실행하는 역량 증진시킬 것이다.교직 / 학사
디지털 대전환 시대 예비교사는 데이터와 AI 기술을 수업에 적절히 활용할 수 있는 인공지능융합역량이 요구된다. 본 강의는 코딩 및 데이터 사이언스의 기초 개념을 이해하고 간단한 수준의 코딩을 활용하여 데이터ㆍ AI 기반의 융합수업을 설계하는 실습 중심의 수업이다. 본 강의는 <교과-소프트웨어 융합역량 교육론 I>과목의 선수 강좌로 코딩에 대한 기초 지식이 없거나, 인공지능융합교육에 처음 입문하는 학생들을 위한 강좌이다.전필 / 학사
중・고등학교 수학교육의 목표 및 교육과정을 이해하고, 각 내용영역과 관련된 수학 학습-지도 원리와 방법을 검토한다.전선 / 대학원
수학적 발견술을 바탕으로 한 수학 문제해결 교육 방안과 중등학교 수학교육에 관한 주요문제를 탐구한다.전선 / 학사
양적 데이터를 주로 다루는 교육연구에서 사용될 수 있는 통계 방법을 소개하는 기초과정이다. 여기서는 집중경향, 변산도와 같은 기술통계에서 상관과 회귀분석과 같이 변인간 관계를 살펴보는 데 사용되는 방법들, 그리고 t 검증과 분산분석과 같이 평균 차이를 살펴보는 데 사용되는 방법들이 주로 다루어진다.전선 / 대학원
수학의 역사발생적 사실을 수학교육 연구에 적용한다. 특히 각 시대의 수학표현과 개념의 차이 등을 이해하고, 각 시대의 수학탐구와 수학 실험 그리고 수학 발견을 다루고, 이를 수학교육 연구에 접목시키는 연구를 한다.전선 / 학사
인공지능은 수학교육의 내용과 방법에 영향을 미치고 있다. 이 과목은 인공지능의 수학적 원리와 인공지능과 융합된 수학 교육에 대해 배우고, 인공지능을 활용한 수학교육의 가능성을 탐색한다. 텍스트 분석, 이미지 분류 문제에 사용되는 수학적 모델의 원리, 데이터로부터 회귀분석과 기계학습을 이용해 예측 모델을 구성하는 방법, 인공신경망과 경사하강법에 대해 배우고 데이터를 사용한 인공지능 구현 프로젝트를 수행한다. 수학교육과 관련된 문제에 인공지능 관련 기술이 어떻게 적용될 수 있는지도 탐색해 본다.전선 / 학사
교육학 전공 학생들에게 제공되는 교육공학에 대한 입문 과목이다. 교육공학의 영역과 역사, 관련이론, 현대적 동향 등의 이론적 부분과 그 활용 등의 실제적 부분에서의 접근이 이루어지는 과목이다. 학생들은 단위수업의 교수설계 경험, 정보통신기술 기반의 교육 자료 개발, 이러닝, 사이버 대학, 기업교육 등 교육공학의 실제 적용 영역에 대한 폭넓은 이해를 하게 된다.교직 / 대학원
본 강좌에서는 교육평가의 일반 원리와 학교학습의 맥락 속에서 교육평가가 가지는 의미와 역할, 교육평가의 실제를 다룬다. 이를 통하여 학생들은 교육평가에 대한 통찰력을 함양하고 현행 교육평가체제를 이해할 수 있을 뿐만 아니라, 과정중심 평가기법의 실제를 접하고 교육현장에 적용할 수 있는 평가능력과 평가기법, 평가문항 개발의 실제 및 환류방법을 터득할 수 있을 것이다.전선 / 대학원
의류학을 과학적으로 연구하기 위하여 필요한 연구설계 및 자료분석방법을 학습한다. 연구설계의 내용으로는 연구의 개념, 연구의 절차, 변수와 측정, 척도 자료수집방법, 실험설계 등이 포함되며, 자료분석의 내용으로는 일원적 기술통계, 상관관계, 회귀분석, 경로분석 인자분석, 분산분석 등이 포함된다. 이로써 자신의 연구를 스스로 설계하고 자료를 통계적으로 분석할 수 있는 능력을 기른다.전선 / 대학원
교수설계의 다양한 이론과 모형을 학습한 후, 교수 설계의 원칙 및 체제적 접근에 기초한 교수-학습 프로그램을 개발해 보고 현장에 적용해 본다. 교수 설계 영역의 기초 이론과 모형에 대한 이해와 실제 적용 능력을 획득 하는데 초점을 맞춘다. 기초 학습 이론 및 교수 설계에 대한 시사점을 탐색하며, 교육공학적인 교수설계 이론과 모형의 특성을 이해한다. 체제적 관점에 기반을 두고 학교, 기업 등에 적용될 수 있는 교육 프로그램을 개발 할 수 있다.전선 / 대학원
이 강좌는 석·박사 학위 논문 작성 등 교육연구에 필요한 통계적 분석에 대한 개념과 이론에 대한 폭넓은 이해를 돕고, 실제 교육연구에서 통계적 기법들을 적절히 활용할 수 있도록 하기 위한 것이다. 이를 위해 교육관련 각종 연구 자료의 특성(예: 다층 자료, 유목 자료, 연속 자료 등)에 적절한 통계적 기법들에 대한 소개와 함께 관련 컴퓨터 프로그램을 활용하여 실제로 분석할 수 있도록 하기 위한 것이다. 아울러 수강생들은 관심 있는 교육관련 자료를 분석하고 그 결과를 수업시간에 보고하는 기회를 가지게 될 것이다.전선 / 학사
이 과목에서는 역사정보 빅데이터의 특성과 현황을 이해하고 역사적 지식을 산출하는 기초적인 과정을 습득한다. 습득 과정은 크게 세 단계로 진행된다. 첫째, 한국 근대의 대표적인 언론 자료를 선정하여 역사적 맥락과 자료의 특성 및 유의미한 관찰 지점 등을 파악한다. 둘째, 해당 자료의 코퍼스를 구축하고, 파이썬 언어를 활용한 토픽모델링을 통해 그 자료의 핵심 주제를 발견한다. 셋째, 네트워크 분석 방법을 활용하여 핵심 주제의 상호 연결 관계를 살펴보고, 이를 통해 해당 자료의 논조가 시기별로 어떻게 변화하는가를 관찰한다.전선 / 학사
이 강의는 중등 수학 교과서에 담긴 예와 예제가 수학적 역량을 함양하는 데 적합한지를 분석하고 개선하는 방안을 모색하고 수업에서의 학생 반응 및 대처 방안을 고려함으로써 예비 교사의 중등 수학교육에 대한 실천적 전문성을 개발하는 데 목표를 둔다. 수강생은 수와 연산, 변화와 관계, 도형과 측정, 확률과 통계 등 주요 내용 영역별로 중점 추구하는 수학적 역량의 의미와 하위 요소를 파악한 후, 이를 예와 예제의 변형을 통해 수학 개념, 원리, 법칙의 이해, 수학 과정과 기능, 수학에 대한 가치와 태도의 함양으로 구분하여 개선하는 절차를 수행한다. 또한 예와 예제 변형에 기초하여 모의수업을 설계하고 실행한 후 수학 수업을 전후로 한 교사의 전문적인 판단, 의사결정, 실행, 성찰 역량을 기른다.전필 / 대학원
본 강좌는 인공지능사회에 도래함에 따라 교육전문가들을 대상으로 인공지능사회의 거버넌스와 디지털 리터러시에 대한 비판적 안목을 제공하기 위한 입문과목이다. 본 강좌에서는 인공지능(AI) 분야의 연구와 기술이 빠르게 발전함에 따라 사회를 구성하는 인간의 삶의 다양한 영역에 인공지능이 차지하는 비중이 높아지고 있는 상황에 비추어 교육 분야에서의 기술의 영향, 디지털 거버넌스, 윤리 및 책임에 대한 주제들을 체계적으로 다룬다. 또한 이러한 철학적, 윤리적 논의를 배경으로 디지털 미디어 콘텐츠에 대한 이해와 활용능력을 교육영역에 어떻게 비판적으로 적용할 수 있는지를 심층적으로 다룬다.교직 / 학사
학교 현장에서의 교수·학습 이론과 실제를 다룬다. 특히, 교수체제설계, 교수설계이론, 교육기자재 및 매체의 교육적 활용, 교육용 소프트웨어를 비롯한 정보통신기술의 교육적 활용 등 실질적인 지식과 기술에 대한 안내와 획득에 초점을 맞춘다. 이를 통하여 다양한 교수·학습 방법을 적용한 교실 수업의 실제 등 교육현장과 밀접한 관련이 있는 교육방법을 이해할 수 있다.전선 / 학사
데이터에 대한 탐색과 통계적 탐구를 수행하는 방법을 배운다. 데이터의 종류와 특성을 이해하고, 적절한 시각화와 분석을 통해 데이터에 숨은 정보를 찾아내고 근거에 기반을 둔 합리적인 의사결정을 하는 방법을 배운다. 데이터에 존재하는 관계성을 찾아 수학적으로 모델링하는 방법으로써 상관관계의 분석과 회귀분석, 클러스터링 기법 등을 배운다. 데이터를 이용한 통계적 탐구를 지도하는 방법을 배운다.